tiny-cudnn安装
时间: 2023-11-15 16:56:25 浏览: 71
好的,关于tiny-cudnn的安装,你可以按照以下步骤进行:
1. 下载tiny-cudnn的压缩包,可以从GitHub上下载:https://github.com/tiny-dnn/tiny-cuda-nn/releases
2. 解压缩压缩包,进入解压后的目录。
3. 执行以下命令进行编译和安装:
```
mkdir build
cd build
cmake ..
make
sudo make install
```
4. 安装完成后,你可以在系统中使用tiny-cudnn了。
相关问题
yolov4-tiny环境配置
1. 安装CUDA和CUDNN
首先需要安装CUDA和CUDNN,这是运行YOLOv4-tiny所必需的。安装方法可以参考NVIDIA官方文档。
2. 安装OpenCV
YOLOv4-tiny需要使用OpenCV进行图像处理。可以通过以下命令安装OpenCV:
```
pip install opencv-python
```
3. 下载YOLOv4-tiny代码
可以从GitHub上下载YOLOv4-tiny的代码,使用命令:
```
git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git
```
4. 编译Darknet
在darknet目录下,可以运行以下命令编译Darknet:
```
make
```
5. 下载YOLOv4-tiny预训练权重
可以从YOLO官方网站下载YOLOv4-tiny的预训练权重,或者使用以下命令在darknet目录下下载:
```
wget https://github.com/AlexeyAB/darknet/releases/download/darknet_yolo_v4_pre/yolov4-tiny.weights
```
6. 测试YOLOv4-tiny
可以使用以下命令测试YOLOv4-tiny:
```
./darknet detector test cfg/coco.data cfg/yolov4-tiny.cfg yolov4-tiny.weights data/dog.jpg
```
其中,`coco.data`是数据集配置文件,`yolov4-tiny.cfg`是YOLOv4-tiny的配置文件,`yolov4-tiny.weights`是预训练权重文件,`data/dog.jpg`是测试图片。运行后会输出检测结果。
jetson nano怎么部署到yolov4-tiny,详细过程
以下是将 Jetson Nano 部署到 YOLOv4-tiny 的详细过程:
1. 安装 JetPack
JetPack 是 NVIDIA 的软件套件,其中包含 Jetson Nano 的操作系统、CUDA、cuDNN、TensorRT 等组件。可以从 NVIDIA 官网下载并安装。安装过程中需要选择 CUDA 和 cuDNN 的版本,需要与 YOLOv4-tiny 使用的版本相匹配。
2. 克隆 YOLOv4-tiny 仓库
使用以下命令从 GitHub 克隆仓库:
```
git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git
```
3. 编译 YOLOv4-tiny
在克隆的仓库目录下,执行以下命令编译 YOLOv4-tiny:
```
cd darknet
make
```
编译过程可能需要较长时间,取决于 Jetson Nano 的性能。
4. 下载权重文件
从 YOLOv4-tiny 的官方仓库中下载权重文件,可以使用以下命令:
```
wget https://github.com/AlexeyAB/darknet/releases/download/darknet_yolo_v4_pre/yolov4-tiny.weights
```
将权重文件保存到 darknet 目录下。
5. 测试 YOLOv4-tiny
在 darknet 目录下,执行以下命令测试 YOLOv4-tiny:
```
./darknet detector test cfg/coco.data cfg/yolov4-tiny.cfg yolov4-tiny.weights data/dog.jpg
```
该命令会使用 YOLOv4-tiny 模型检测 data/dog.jpg 中的狗,并输出检测结果。
6. 部署到 Jetson Nano
将编译好的 darknet 目录复制到 Jetson Nano 上,使用以下命令测试 YOLOv4-tiny:
```
./darknet detector test cfg/coco.data cfg/yolov4-tiny.cfg yolov4-tiny.weights data/dog.jpg -thresh 0.4
```
这里添加了 -thresh 0.4 参数,用于过滤置信度低于 0.4 的检测结果。
以上就是将 Jetson Nano 部署到 YOLOv4-tiny 的详细过程。